一种全色图像和多光谱图像的融合方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种全色图像和多光谱图像的融合方法及装置，该方法包括如下步骤：使多光谱图像与全色图像具有相同的像元尺寸，对处理后的多光谱图像进行变换，形成1个亮度分量和n‑1个角度分量；对全色图像进行灰度拉伸处理；将亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，获得新的分量；对新的分量和n‑1个角度分量进行反变换，形成融合后的图像；该装置包括处理模块、变换模块、拉伸模块、融合模块及反变换模块。本发明专利技术的多光谱图像具有较高的空间分辨率，较好地保留了原始多光谱图像的光谱信息，有效地改善了传统融合方法存在的光谱扭曲问题，而且，通过本发明专利技术融合方法得到的融合图像具有整体对比度高、纹理清晰、边缘信息丰富等优点。

Method and device for fusing panchromatic image and multispectral image

The invention discloses a method and a device for fusion of multispectral and panchromatic images, the method comprises the following steps: the multi spectral image and panchromatic image with the same pixel size, to transform the multi spectral image processing, the formation of 1 N luminance component and 1 angle component of the panchromatic image; gray stretch processing; the luminance component and panchromatic image gray stretch after fusion, obtain a new component; transform of new components and N 1 angles, forming the fused image; the device comprises a processing module, conversion module, drawing module, fusion module and inverse transform module. The spatial resolution of multispectral images of the invention has high, retaining the spectral information of the original multi spectral image, and effectively improve the spectrum of traditional fusion methods distortions, and, through the integration of the image fusion method has the overall contrast, texture clear, rich edge information etc..

【技术实现步骤摘要】
一种全色图像和多光谱图像的融合方法及装置
本专利技术涉及卫星获取的遥感影像融合的
，更为具体来说，本专利技术为一种全色图像和多光谱图像的融合方法及装置。
技术介绍
由于技术的限制，目前卫星只能提供两种图像，一种是高分辨率全色图像(黑白的)，另一种是低分辨多光谱图像(彩色的)。当前各领域科学研究与应用对高质量的融合数据产品需求较大，为获取更高分辨率的彩色图像，需要将全色图像和多光谱图像融合。但是，传统的融合方法存在融合质量差的问题。比如，有些融合方法会导致遥感图像发生光谱扭曲的现象，影响后期对遥感图像信息的解译和分析；有些融合方法会导致遥感图像细节模糊的问题。因此，如何有效地提高全色图像和多光谱图像的融合质量，成为了本领域技术人员亟待解决的技术问题和始终研究的重点。
技术实现思路
为解决现有遥感影像融合方法存在的融合质量差的问题，本专利技术提供了一种全色图像和多光谱图像的融合方法及装置，对传统融合方法进行了合理的改进，提高了遥感图像的融合质量。为实现上述的技术目的，本专利技术公开了一种全色图像和多光谱图像的融合方法，该融合方法包括如下步骤：步骤1，对多光谱图像进行处理，使处理后的多光谱图像和全色图像具有相同的像元尺寸；步骤2，对处理后的多光谱图像进行变换，形成1个亮度分量和n-1个角度分量，其中，n为分量总数；步骤3，对全色图像进行灰度拉伸处理；步骤4，将亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，获得新的分量；步骤5，对新的分量和n-1个角度分量进行反变换，形成融合后的图像。本专利技术创新地通过变换的方式得到多光谱图像的亮度分量，将该亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，得到新的分量，再将新的分量与前述变换得到的角度分量融合，从而得到融合后的图像。本专利技术通过融合得到的图像具有质量高、对比度高、纹理清晰、边缘信息丰富等优点。进一步地，步骤4中，分别对亮度分量、灰度拉伸后的全色图像进行曲波变换，分离出亮度分量的高频部分和低频部分、灰度拉伸后的全色图像的高频部分和低频部分，将亮度分量的高频部分与灰度拉伸后的全色图像的高频部分融合、将亮度分量的低频部分与灰度拉伸后的全色图像的低频部分融合，对两个融合结果进行曲波反变换，获得新的分量。进一步地，步骤4中，亮度分量的高频部分与灰度拉伸后的全色图像的高频部分的融合规则为：其中，表示两个高频部分的融合结果，分别为PAN*和I的高频系数，PAN*为灰度拉伸后的全色图像，I为亮度分量；j为尺度参数，l为方向参数，(k1,k2)为被选取的图像局部区域中心。进一步地，步骤4中，亮度分量的低频部分与灰度拉伸后的全色图像的低频部分的融合规则为：其中，表示两个低频部分的融合结果，σPAN(k1,k2)、σI(k1,k2)为的局部区域标准差，分别为PAN*和I的低频系数，PAN*为灰度拉伸后的全色图像，I为亮度分量；(k1,k2)为被选取的图像局部区域中心；SRPAN(k1,k2)、SRI(k1,k2)分别为的局部方向信息熵。进一步地，步骤4中，局部方向信息熵的计算方式为：其中，SR(k1,k2)为局部方向信息熵，m×n为被选取的图像局部区域大小，R表示以(k1,k2)为中心选取的局部区域，C(i,j)为R的标准差，(i,j)为局部区域上的点。进一步地，步骤2中，对处理后的多光谱图像进行超球体色彩空间变换；步骤5中，对新的分量和n-1个角度分量进行超球体色彩空间反变换。本专利技术创新地将HCS变换(超球体色彩空间变换)和Curvelet变换(曲波变换)结合，大幅度提高了全色图像和多光谱图像的融合质量，有效改善了传统方法存在的光谱扭曲问题，融合影像在主观和客观上均取得较好的结果。进一步地，步骤1中，通过立方卷积插值的方式处理多光谱图像。进一步地，步骤3中，灰度拉伸处理采用的公式为：其中，PAN*为灰度拉伸后的全色图像，PAN为原全色图像，μ1、σ1分别为PAN2的均值和标准差，μ0、σ0分别为I2的均值和标准差，I为亮度分量。本专利技术的另一专利技术目的在于提供一种全色图像和多光谱图像的融合装置，该融合装置包括处理模块、变换模块、拉伸模块、融合模块及反变换模块，处理模块与变换模块连接，变换模块与融合模块连接，融合模块与拉伸模块连接，融合模块、变换模块均与反变换模块连接；处理模块，对多光谱图像进行处理，使处理后的多光谱图像和全色图像具有相同的像元尺寸；变换模块，对处理后的多光谱图像进行变换，形成1个亮度分量和n-1个角度分量，其中，n为分量总数；拉伸模块，对全色图像进行灰度拉伸处理；融合模块，将亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，获得新的分量；反变换模块，对新的分量和n-1个角度分量进行反变换，形成融合后的图像。本专利技术创新地通过融合装置得到多光谱图像的亮度分量，将亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，得到新的分量，再将新的分量与前述变换得到的角度分量融合，从而得到融合后的图像。本专利技术通过融合得到的图像具有质量高、对比度高、纹理清晰、边缘信息丰富等优点。进一步地，融合模块包括分离单元，分离单元分别对亮度分量、灰度拉伸后的全色图像进行曲波变换，分离出亮度分量的高频部分和低频部分、灰度拉伸后的全色图像的高频部分和低频部分。本专利技术的有益效果为：本专利技术的多光谱图像具有较高的空间分辨率，较好地保留了原始多光谱图像的光谱信息，有效地改善了传统融合方法存在的光谱扭曲问题，而且通过本专利技术融合方法得到的融合图像具有整体对比度高、纹理清晰、边缘信息丰富等优点。另外，本专利技术在均值、标准差、相关系数、信息熵、平均梯度、相对偏差等指标取得了较好的结果。附图说明图1为全色图像和多光谱图像的融合方法流程示意图。图2为全色图像和多光谱图像的融合装置组成示意图。图3为全色图像和多光谱图像具体的融合过程图。具体实施方式下面结合说明书附图对本专利技术的全色图像和多光谱图像的融合方法及装置进行详细的解释和说明。如图1、2、3所示，本专利技术公开了一种全色图像和多光谱图像的融合方法，融合方法包括如下步骤：步骤1，对多光谱图像进行处理，使处理后的多光谱图像和全色图像具有相同的像元尺寸，为实现后期更好的融合效果；本实施例中，通过立方卷积插值的方式处理多光谱图像。步骤2，对处理后的多光谱图像进行变换，形成1个亮度分量和n-1个角度分量，其中，n为分量总数；本实施例中，对处理后的多光谱图像进行超球体色彩空间变换。步骤3，对全色图像进行灰度拉伸处理；具体地，灰度拉伸处理采用的公式为：其中，PAN*为灰度拉伸后的全色图像，PAN为原全色图像，μ1、σ1分别为PAN2的均值和标准差，μ0、σ0分别为I2的均值和标准差，I为亮度分量。步骤4，将亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，获得新的分量；本实施例中，分别对亮度分量、灰度拉伸后的全色图像进行曲波变换，曲波变换，即Curvelet变换，是一个新的图像多尺度几何分析工具，具有空间和频率的局域性，可将图像的空间特征(高频部分)和光谱特征(低频部分)进行分离。本专利技术利用Curvelet变换的优点，解决融合后的图像存在的光谱扭曲问题，更为具体地，本专利技术通过Wrap算法对遥感影像进行Curvelet变换，本专利技术通过曲波变换分离出亮度分量的高频部分和低频部分、灰度拉伸后的全色图像的高频部分和低频部分，将亮度分量的高频部分与灰度拉伸后的全色图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种全色图像和多光谱图像的融合方法，其特征在于：所述融合方法包括如下步骤：步骤1，对多光谱图像进行处理，使处理后的多光谱图像和全色图像具有相同的像元尺寸；步骤2，对处理后的多光谱图像进行变换，形成1个亮度分量和n‑1个角度分量，其中，n为分量总数；步骤3，对全色图像进行灰度拉伸处理；步骤4，将所述亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，获得新的分量；步骤5，对新的分量和所述n‑1个角度分量进行反变换，形成融合后的图像。

【技术特征摘要】
1.一种全色图像和多光谱图像的融合方法，其特征在于：所述融合方法包括如下步骤：步骤1，对多光谱图像进行处理，使处理后的多光谱图像和全色图像具有相同的像元尺寸；步骤2，对处理后的多光谱图像进行变换，形成1个亮度分量和n-1个角度分量，其中，n为分量总数；步骤3，对全色图像进行灰度拉伸处理；步骤4，将所述亮度分量与灰度拉伸后的全色图像融合，获得新的分量；步骤5，对新的分量和所述n-1个角度分量进行反变换，形成融合后的图像。2.根据权利要求1所述的全色图像和多光谱图像的融合方法，其特征在于：步骤4中，分别对亮度分量、灰度拉伸后的全色图像进行曲波变换，分离出亮度分量的高频部分和低频部分、灰度拉伸后的全色图像的高频部分和低频部分，将亮度分量的高频部分与灰度拉伸后的全色图像的高频部分融合、将亮度分量的低频部分与灰度拉伸后的全色图像的低频部分融合，对两个融合结果进行曲波反变换，获得新的分量。3.根据权利要求2所述的全色图像和多光谱图像的融合方法，其特征在于：步骤4中，亮度分量的高频部分与灰度拉伸后的全色图像的高频部分的融合规则为：其中，表示两个高频部分的融合结果，分别为PAN*和I的高频系数，PAN*为灰度拉伸后的全色图像，I为亮度分量；j为尺度参数，l为方向参数，(k1,k2)为被选取的图像局部区域中心。4.根据权利要求2所述的全色图像和多光谱图像的融合方法，其特征在于：步骤4中，亮度分量的低频部分与灰度拉伸后的全色图像的低频部分的融合规则为：

【专利技术属性】
技术研发人员：张万峰，李盛阳，杨松，
申请(专利权)人：中国科学院空间应用工程与技术中心，
类型：发明
国别省市：北京,11